Курсы по нейросетям со скидкой до 30%
Курсы по нейросетям со скидкой до 30%
Выбрать курс
Data Science
Нейросети для генерации визуального контента

Нейросети для генерации визуального контента

Научитесь создавать изображения и видео с помощью нейросетей, обучать их и полностью контролировать результат их работы

Basic

Онлайн

Для кого этот курс?

Этот курс для тех, кто хочет научиться генерировать изображения и видео с помощью нейросетей:

  • для художников и дизайнеров, чтобы создавать еще более интересные работы;
  • для тех, кто попробовал готовые решения, но не получил желаемого результата и хочет узнать, как самостоятельно запускать, настраивать и обучать нейросети, но не знает с какой стороны подойти к вопросу;
  • для тех, кто хочет сделать первые шаги в области Machine Learning и Computer Vision;
  • для всех, кто занимается прототипированием: гейм-дизайнеров, продюсеров, проджект-менеджеров и т.д.;
  • для маркетологов и продактов, чтобы создавать привлекательные креативы;
  • и всех, кто хочет полностью освоить функционал Stable Diffusion, Kandinsky и других генеративных нейросетей.

Необходимые знания

Для обучения на курсе не нужно никаких особых знаний. Вам будет проще учиться, если вы хотя бы раз видели или запускали код на Python, но для новичков мы пройдем все необходимые темы на отдельных занятиях в начале курса.

Что даст вам этот курс

На курсе расскажем как создавать изображения и видео с помощью нейросетей. Изучим основные методы генерации изображений и видео. Вы научитесь не только писать правильные запросы, но и настраивать и дообучать готовые модели, поймете как они работают и какие принципы в них заложены. Вы изучите возможности современных генеративных инструментов и разнообразие предобученных (готовых к запуску) нейронных сетей.

После курса вы сможете

  • Использовать современные генеративные нейронные сети в полную силу
  • Генерировать изображения, используя современные бесплатные opensource решения
  • Создавать новый контент в своем стиле, не похожий на обычные ИИ-картинки из Midjourney
  • Создавать изображения на основе собственных фотографий, с конкретным объектом или лицом
  • Контролировать результат работы генеративных нейросетей и получать ожидаемый результат

Вы научитесь

  • Выбирать подходящую генеративную нейронную сеть для решения задачи на основе достоинств и недостатков сетей каждого вида
  • Разрабатывать и дообучать генеративные нейронные сети
  • Запускать и корректно задавать условия для генерации изображений современными генеративными нейронными сетями
  • Модифицировать архитектуру сверточных нейронных сетей

Практика на курсе

В конце каждого занятия уделяется время практике, которая доступна даже тем, кто не знаком с языками программирования. Будет дан либо  готовый код на Python с инструкцией как его можно модифицировать под задачу, либо интуитивно понятные low-code решения.

На курсе мы будем уделять особое внимание двум нейросетям:

Stable Diffusion — модель глубокого обучения с открытым кодом. Она поддерживает не только генерацию изображений по текстовым описаниям (text-2-image), но и генерацию изображений на основе других изображений (image-2-image), что позволяет, например, дорисовывать изображения или изменять их стиль.

Kandinsky — генеративная модель от Сбера (ранее проект назывался ruDALL-E). Она также поддерживает генерацию text-2-image и image-2-image. Кроме того, она поддерживает генерацию видео.

Процесс обучения

Обучение проходит онлайн: вебинары, общение с преподавателями и вашей группой в Telegram, сдача домашних работ и получение обратной связи от преподавателя.

Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 ак. часа и сохраняются в записи в личном кабинете. Вы можете посмотреть их в любое удобное для вас время.

В ходе обучения вы будете выполнять домашние задания. Каждое из них посвящено одному из компонентов вашего выпускного проекта.

После выполнения всех домашних заданий вы получите готовый выпускной проект.

Оптимальная нагрузка

Возможность совмещать учебу с работой

Портфолио

Индивидуальная разработка итоговой проектной работы 

Перспективы


Получите знания, которые помогут повысить вашу востребованность и доход

Партнеры

Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности.

  • Получите помощь с оформлением резюме, портфолио и сопроводительного письма
  • Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров
Формат обучения

Интерактивные вебинары


2 занятия по 2 ак.часа в неделю. Доступ к записям и материалам остается навсегда

Обратная связь


Домашние задания с поддержкой и обратной связью наших преподавателей помогут освоить изучаемые технологии

Активное комьюнити


Чат в Telegram для общения преподавателей и студентов

Программа

Введение в компьютерное зрение

Для того чтобы перейти к генеративным нейронным сетям, необходимо понять, как устроены нейронные сети, как нейронные сети обрабатывают изображения и что нужно, чтобы сгенерировать новое изображение.

Тема 1: Основы глубокого обучения. Матрицы. Основы Python

Тема 2: Основы глубокого обучения

Тема 3: Сверточные нейронные сети

Тема 4: Классические архитектуры нейронных сетей

Тема 5: Работа с набором данных // ДЗ

Тема 6: Сегментация изображений

Базовые порождающие модели

В этом модуле мы изучим виды порождающих моделей и первые два из них: генеративно-состязательные сети (GAN) и вариационные автокодировщики (VAE). На практике сгенерируем изображения и научимся пользоваться предобученными StyleGAN.

Тема 1: Порождающие модели

Тема 2: Генеративно-состязательные сети

Тема 3: Семейство моделей StyleGAN

Тема 4: Вариационный автокодировщик // ДЗ

Тема 5: Q&A-сессия

Современные порождающие модели

В этом модуле мы изучим еще два более современных вида порождающих моделей: авторегрессионные модели, в основе которых лежит архитектура трансформер, и диффузионные модели, в том числе StableDiffusion. Научимся запускать, дообучать и настраивать генерацию изображений со StableDiffusion.

Тема 1: Архитектура трансформер

Тема 2: Авторегрессионная генерация изображений

Тема 3: Диффузионные нейронные сети

Тема 4: Контролируемая генерация изображений с помощью диффузионных нейронных сетей

Тема 5: Дообучение диффузионных моделей // ДЗ

Генерация по тексту

В этом модуле мы изучим генерацию изображений по тексту с помощью современных диффузионных моделей и навык написания промптов, а также проведем оценку качества сгенерированного. Кроме того, поймем, что генерировать можно не только изображения, а видео и трехмерные объекты.

Тема 1: Классические методы генерации изображений по тексту

Тема 2: Современные методы генерации изображений по тексту

Тема 3: Оценка качества генерации изображений // ДЗ

Тема 4: Generative Video Models: Stable Video Diffusion, Gen2, MAKE-A-VIDEO

Тема 5: Генерация сцены в 3D

Задачи генерации изображений

В этом модуле мы рассмотрим задачи генерации изображений: генерацию изображения с сохранением классов объектов (небо, деревья), а также перенос стиля с одного изображения на другое. Поймем, что, кроме растровых (состоящих из точек), есть и другой тип изображений – с помощью фигур, которые легко масштабируются. Научимся объединять объекты из разных источников в единую композицию.

Тема 1: Трансляция изображения в изображение

Тема 2: Генерация изображения по сегментации // ДЗ

Тема 3: Нейронный перенос стиля

Тема 4: Генерация векторных изображений

Тема 5: Гармонизация изображения

Проектный модуль

Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Проект – это самая интересная часть обучения. Вы будете разрабатывать его на основе полученных на курсе навыков и компетенций. В процессе работы над проектом можно получить консультацию преподавателей.

Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы // ДЗ

Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям

Тема 3: Защита проектных работ, подведение итогов курса

Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит

Выпускной проект


Каждый курс завершается финальным проектом, который предстоит защитить перед преподавателями и командой. Вам будет, что обсудить на собеседовании!

Вы можете выбрать одну из предложенных преподавателем тем или реализовать свою идею.

 

Примеры тем проектных работ:

 

  • Генерация изображения с текстом
  • Генеративная аугментация обучающей выборки
  • Генерация фасада здания с последующей векторизацией
  • Условная генерация дизайн-проекта комнаты

Преподаватели

Валерия Ефимова

(к.т.н.) Руководитель отдела компьютерного зрения

Statanly

Мария Румянцева

Разработчик компьютерного зрения

Statanly

Иван Жарский

Senior CV Developer, Team Lead

Statanly

Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания

Прошедшие
мероприятия

Валерия Ефимова
Открытый вебинар
Генерация изображений по тексту с помощью диффузионных моделей
Валерия Ефимова
Открытый вебинар
Искусство и наука генерации изображений с ИИ

Этот курс может оплатить ваш работодатель

Обучайтесь за счёт работодателя или разделите оплату 50/50
  • Подробно расскажем об интересующем вас курсе
  • Объясним, как договориться с работодателем
  • Сообщим стоимость обучения и варианты оплаты
  • Ответим на вопросы
  • Предоставим шаблон договора и счёт на оплату

Подтверждение знаний и навыков

OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность. В конце обучения вы получите сертификат OTUS о прохождении курса и удостоверение о повышении квалификации.

После обучения вы:

  • Получите материалы по пройденным занятиям (видеозаписи курса и дoполнительные материалы)
  • Создадите свой проект, который поможет при прохождении собеседований
  • Повысите свою ценность и конкурентоспособность как IT-специалист
  • Получите сертификат об окончании курса

Частые вопросы

Почему OTUS?
Мы обучаем IT-сотрудников уже 6 лет, через OTUS прошли 20 000 студентов. Специализируемся на программах для людей с опытом, а ещё – быстро переформатируем учебные программы под изменения в сфере информационных технологий.
Обязательно ли выполнять и защищать выпускной проект?
Для получения сертификата OTUS и УПК (удостоверение повышения квалификации государственного образца) необходимо сдать проект. Кроме того, проект необязательно защищать перед аудиторией, а можно сдать в чате с преподавателем. Для получения УПК также понадобится предъявить документ об образовании.
Обязательно ли выполнять все домашние задания?
Да, если хотите хорошо отточить навыки. На курсе будут практические домашние задания, их выполнение занимает примерно 2-3 часа.
Помогаете ли вы с трудоустройством после курса?
В Otus Club проводятся вебинары на тему трудоустройства, разбор резюме, прохождения собеседований, особенности реферальных программ при найме. Также обратим ваше внимание, что преподаватели курса занимают ведущие позиции в разных компаниях. Будьте активны, выполняйте домашние задания, стройте network с сокурсниками и преподавателями, и вам будет проще найти работу, расширив свои контакты.
Смогу ли я совмещать учебу с работой?
Да. Программа курса рассчитана на студентов, у которых мало времени. Лекции проводим дважды в неделю, домашние задания — не чаще 1 раза в неделю.
Что, если в середине курса я не смогу продолжать обучение?
Вы можете бесплатно перейти в другую группу. Но только один раз.
Я могу вернуть деньги?
Да, мы можем вернуть деньги за то время курса, которое вы ещё не успели отучиться. Например, если курс длится пять месяцев, а вы отучились один, мы вернём деньги за оставшиеся четыре месяца.
Может ли мой работодатель оплатить курс?
Да. Когда свяжетесь с нашим менеджером, уточните, что оплачивать курс будет ваш работодатель.
Остались вопросы?
Оставляйте заявку и задавайте вопросы менеджеру, команда курса с ним на связи и постарается дать вам исчерпывающую информацию.